The idea of PCA is to reduce the da

The idea of PCA is to reduce the data dimension to thedimensions that make the variance of the data distributionmaximum. Those dimensions that make the largest variance inthe data distribution are the principal components. How tomake the maximum variance and how to select these directionswill be introduced in the following steps [9].

Hasil (Bahasa Indonesia) 1:

Ide PCA adalah untuk mengurangi dimensi data ke
dimensi yang membuat varians dari distribusi data
maksimum. Dimensi-dimensi yang membuat varians terbesar di
distribusi data adalah komponen utama. Cara
membuat varians maksimum dan bagaimana untuk memilih arah ini
akan diperkenalkan dalam langkah-langkah berikut [9].

Hasil (Bahasa Indonesia) 2:

Gagasan PCA adalah untuk mengurangi dimensi data ke
dimensi yang membuat varians dari distribusi data
Maksimum. Mereka dimensi yang membuat varians terbesar di
distribusi data adalah komponen utama. Bagaimana caranya
membuat varians maksimum dan cara memilih arah ini
akan diperkenalkan pada langkah berikut [9].